Введение

Генеративно-состязательные сети (GAN) — захватывающая недавняя инновация в машинном обучении. GAN — это генеративные модели: они создают новые экземпляры данных, которые напоминают ваши обучающие данные. Например, GAN могут создавать изображения, которые выглядят как фотографии человеческих лиц, даже если лица не принадлежат ни одному реальному человеку. Эти изображения были созданы GAN:

Изображение четырех фотореалистичных лиц, созданное генеративно-состязательной сетью.

Рисунок 1: Изображения, сгенерированные GAN, созданной NVIDIA .

GAN достигают такого уровня реализма за счет объединения генератора, который учится выдавать целевой результат, с дискриминатором, который учится отличать истинные данные от вывода генератора. Генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается не быть обманутым.

Этот курс охватывает основы GAN, а также способы использования библиотеки TF-GAN для создания GAN.

Предпосылки

Этот курс предполагает, что у вас есть: